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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510983249.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/60；該發(fā)明授權(quán)一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法是由楊磊;馮小玉;陳麗娟;方學(xué)明;謝雄;韓俊琴設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集堆載圖像并預(yù)處理，構(gòu)建包含風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和傾斜角度標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集；構(gòu)建編碼器?分類(lèi)器雙階段模型，編碼器通過(guò)多尺度特征提取與增強(qiáng)、空間感知注意力增強(qiáng)、動(dòng)態(tài)特征金字塔融合及形變梯度增強(qiáng)殘差模塊提取特征，分類(lèi)器輸出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和傾斜角度；訓(xùn)練時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整分類(lèi)與回歸損失權(quán)重，生成對(duì)抗增強(qiáng)樣本增強(qiáng)魯棒性，并基于通道注意力增強(qiáng)向量自適應(yīng)裁剪梯度。本發(fā)明能夠有效消除局部光照干擾，融合多尺度特征，增強(qiáng)對(duì)稀疏風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的敏感性，提升堆載圖像在復(fù)雜環(huán)境下的自適應(yīng)增強(qiáng)處理效果。

本發(fā)明授權(quán)一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)不同環(huán)境條件下采集的堆載圖像進(jìn)行預(yù)處理并添加標(biāo)簽構(gòu)建訓(xùn)練樣本集；所述標(biāo)簽包括風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和傾斜角度； 構(gòu)建編碼器-分類(lèi)器雙階段架構(gòu)的初始模型；所述初始模型以所述堆載圖像為輸入，由所述編碼器通過(guò)多尺度特征增強(qiáng)模塊提取所述堆載圖像的多尺度特征并融合；通過(guò)空間感知注意力增強(qiáng)模塊進(jìn)行注意力增強(qiáng)；通過(guò)動(dòng)態(tài)特征金字塔融合模塊對(duì)不同層級(jí)的注意力增強(qiáng)特征張量進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合；通過(guò)形變梯度增強(qiáng)殘差模塊強(qiáng)化形變特征表達(dá)，輸出殘差增強(qiáng)特征張量交由所述分類(lèi)器輸出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)類(lèi)概率向量和傾斜角度估計(jì)值； 采用所述訓(xùn)練樣本集對(duì)所述初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，基于動(dòng)態(tài)的任務(wù)權(quán)重構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分類(lèi)損失和傾斜角度回歸損失的聯(lián)合損失進(jìn)行迭代優(yōu)化；每達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)時(shí)，在所述堆載圖像中增加環(huán)境干擾項(xiàng)，生成對(duì)抗增強(qiáng)樣本添加至所述訓(xùn)練樣本集；基于所述空間感知注意力增強(qiáng)模塊中計(jì)算得到的通道注意力增強(qiáng)向量自適應(yīng)裁剪梯度更新參數(shù)，得到堆載風(fēng)險(xiǎn)偵測(cè)模型； 獲取待偵測(cè)堆載圖像；將預(yù)處理后的待偵測(cè)堆載圖像輸入所述堆載風(fēng)險(xiǎn)偵測(cè)模型，得到所述待偵測(cè)堆載圖像的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和傾斜角度。

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